論文の概要: Scalable Online Learning of Approximate Stackelberg Solutions in Energy
Trading Games with Demand Response Aggregators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02086v1
- Date: Tue, 4 Apr 2023 19:33:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-06 14:14:32.305158
- Title: Scalable Online Learning of Approximate Stackelberg Solutions in Energy
Trading Games with Demand Response Aggregators
- Title(参考訳): 需要応答アグリゲータを用いたエネルギー取引ゲームにおける近似stackelberg解のスケーラブルオンライン学習
- Authors: Styliani I. Kampezidou, Justin Romberg, Kyriakos G. Vamvoudakis, and
Dimitri N. Mavris
- Abstract要約: Stackelbergのゲーム理論フレームワークは、需要応答アグリゲータとプロシューマーの間で双方向にエネルギーを交換するために提案されている。
この定式化により、フレキシブルなエネルギー仲裁と追加の金銭的報酬が可能となり、消費者の望む日々のエネルギー需要が満たされることが保証される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.75466657608487
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, a Stackelberg game theoretic framework is proposed for trading
energy bidirectionally between the demand-response (DR) aggregator and the
prosumers. This formulation allows for flexible energy arbitrage and additional
monetary rewards while ensuring that the prosumers' desired daily energy demand
is met. Then, a scalable (with the number of prosumers) approach is proposed to
find approximate equilibria based on online sampling and learning of the
prosumers' cumulative best response. Moreover, bounds are provided on the
quality of the approximate equilibrium solution. Last, real-world data from the
California day-ahead energy market and the University of California at Davis
building energy demands are utilized to demonstrate the efficacy of the
proposed framework and the online scalable solution.
- Abstract(参考訳): 本研究では,需要応答アグリゲータ (dr) とプロシューマーとの双方向的エネルギー交換のために,stackelbergゲーム理論の枠組みを提案する。
この定式化により、フレキシブルなエネルギー仲裁と追加の金銭的報酬が可能となり、消費者の望む日々のエネルギー需要が満たされることが保証される。
そこで, 提案手法は, オンラインサンプリングと, 累積的最適応答の学習に基づいて, 近似平衡を求めるために, スケーラブルな(プロサマー数の多い)アプローチを提案する。
さらに、近似平衡解の品質に境界を設ける。
最後に、カリフォルニアの日頭エネルギー市場とデイビス大学のエネルギー需要に関する実世界のデータを利用して、提案されたフレームワークとオンラインスケーラブルソリューションの有効性を実証する。
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